• 首页
  • 查标准
  • 下载
  • 专题
  • 标签
  • 首页
  • 论文
  • 信息技术
  • MoGE基于图上下文增强的多任务推荐算法

    MoGE基于图上下文增强的多任务推荐算法
    图神经网络多任务学习推荐算法上下文增强MoGE模型
    13 浏览2025-07-20 更新pdf1.94MB 共11页未评分
    加入收藏
    立即下载
  • 资源简介

    《MoGE基于图上下文增强的多任务推荐算法》是一篇聚焦于推荐系统领域的研究论文,旨在通过引入图神经网络技术,提升多任务推荐系统的性能。该论文提出了一个名为MoGE(Multi-Task Graph Enhanced)的新型推荐模型,结合了图结构信息与多任务学习框架,以更好地捕捉用户行为中的复杂关系和潜在模式。

    在当前的推荐系统中,单任务推荐模型通常只关注单一目标,例如点击率预测或转化率预测,而忽略了不同任务之间的相关性。然而,在实际应用中,用户的行为往往涉及多个任务,如浏览、点击、购买等,这些任务之间存在复杂的交互关系。因此,多任务学习方法被广泛应用于推荐系统中,以提高模型的泛化能力和推荐效果。

    MoGE模型的核心思想是利用图结构来表示用户与物品之间的关系,并通过图神经网络对这些关系进行建模。具体而言,MoGE构建了一个异构图,其中包含用户、物品以及它们之间的多种交互关系。通过图神经网络,模型能够自动提取高阶的图结构特征,从而更准确地捕捉用户兴趣的变化和物品之间的关联。

    此外,MoGE还引入了多任务学习机制,使得模型能够在多个相关任务上同时进行训练。这种设计不仅提高了模型的鲁棒性,还能有效缓解数据稀疏性问题。在多任务学习框架下,MoGE通过共享底层的图结构特征,实现了不同任务之间的知识迁移,从而提升了整体的推荐效果。

    为了验证MoGE的有效性,作者在多个公开数据集上进行了实验,包括MovieLens、Amazon和Criteo等。实验结果表明,MoGE在多个评价指标上均优于现有的基线模型,如DeepFM、DIN和GraphSAGE等。这说明MoGE在捕捉用户行为模式和提升推荐准确性方面具有显著优势。

    MoGE的另一个创新点在于其对图结构的动态调整能力。传统的图神经网络通常采用静态图结构,无法适应用户行为的实时变化。而MoGE通过引入时间感知的图更新机制,使得模型能够根据最新的用户行为动态调整图结构,从而更贴合实际应用场景。

    在实际应用中,MoGE可以被部署到各种推荐系统中,如电商平台、视频平台和新闻推荐系统等。通过集成MoGE模型,企业可以实现更加精准的个性化推荐,提升用户体验和商业价值。同时,MoGE的开源实现也为研究人员提供了良好的实验基础,有助于推动推荐系统领域的发展。

    综上所述,《MoGE基于图上下文增强的多任务推荐算法》是一篇具有重要理论意义和实际应用价值的研究论文。它不仅为多任务推荐系统提供了一种新的解决方案,还为图神经网络在推荐领域的应用开辟了新的方向。随着推荐系统技术的不断发展,MoGE模型有望在未来的实际应用中发挥更大的作用。

  • 封面预览

    MoGE基于图上下文增强的多任务推荐算法
  • 下载说明

    预览图若存在模糊、缺失、乱码、空白等现象,仅为图片呈现问题,不影响文档的下载及阅读体验。

    当文档总页数显著少于常规篇幅时,建议审慎下载。

    资源简介仅为单方陈述,其信息维度可能存在局限,供参考时需结合实际情况综合研判。

    如遇下载中断、文件损坏或链接失效,可提交错误报告,客服将予以及时处理。

  • 相关资源
    下一篇 MoS2RGO复合材料的电化学性能和第一性原理研究

    一种基于注意力机制的动态分配知识图谱补全方法

    双通道超图卷积网络团购推荐

    基于Bert-GNNs异质图注意力网络的早期谣言检测

    基于云计算的短视频媒体资源个性化推送方法

    基于关系图卷积神经网络的多标签事件预测

    基于参数差异假设的图卷积网络对抗性攻击

    基于噪声过滤与特征增强的图神经网络欺诈检测方法

    基于图神经网络的高光谱图像分类研究进展

    基于图神经网络的SDON性能预测模型

    基于多任务学习和身份约束的生成对抗网络人脸校正识别方法

    基于多关系知识增强的开发者推荐算法

    基于多维云概念嵌入的变分图自编码器研究

    基于学生-问题关联的异构图知识追踪模型

    基于差分星座轨迹图的多任务802.11bg信号识别方法

    基于异构图学习的新能源出力预测模型推理方法

    基于教师-学生时空半监督网络的城市事件预测方法

    基于时空超图卷积模型的城市轨道站点客流预测

    基于注意力机制的多任务目标计数系统设计

    基于深度学习的新型电力智能交互平台多任务集成模型研究

    基于知识图谱表示学习的谣言早期检测方法

资源简介
封面预览
下载说明
相关资源
  • 帮助中心
  • 网站地图
  • 联系我们
2024-2025 WenDangJia.com 浙ICP备2024137650号-1